InfoQ
·
演讲：可靠的数据流与可扩展的平台：应对关键数据挑战
💡
原文英文，约7500词，阅读约需28分钟。
📝
内容提要
马提亚斯·尼霍夫在德国的codecentric工作，探讨了数据工程中的挑战与解决方案。他强调数据在软件架构中的重要性，主张将数据视为一等公民。通过与客户合作，他展示了如何利用数据合同和监控提升数据质量与可靠性，并建议简化架构，应用软件工程最佳实践，探讨数据与应用平台整合的潜力，以提高数据使用效率。
🎯
关键要点
- 马提亚斯·尼霍夫在德国的codecentric工作，探讨数据工程中的挑战与解决方案。
- 他强调数据在软件架构中的重要性，主张将数据视为一等公民。
- 通过与客户合作，他展示了如何利用数据合同和监控提升数据质量与可靠性。
- 建议简化架构，应用软件工程最佳实践，探讨数据与应用平台整合的潜力。
- 数据通常只向消费者暴露技术架构，导致消费者难以理解数据的业务背景和约束。
- 在与客户合作的案例中，强调了数据测试和可视化的重要性。
- 提出数据共享模型，建议使用API来共享数据，而不是直接暴露内部应用模型。
- 数据合同的使用可以明确数据提供者和消费者之间的责任和期望。
- 强调使用开源和开放标准的技术基础，以减少复杂性和提高灵活性。
- 在数据平台和应用平台之间建立共同的基础设施，以提高开发效率和数据共享。
- 建议在数据工程中应用软件工程的最佳实践，如测试、监控和基础设施即代码。
- 强调数据建模的重要性，建议使用星型模式和维度建模等经典数据仓库技术。
- 提到在数据平台中集成监控和可观察性，以提高数据的可靠性和可用性。
❓
延伸问答
马提亚斯·尼霍夫在演讲中提到的数据工程面临哪些挑战？
他提到数据在软件架构中的重要性，数据通常被视为二等公民，导致数据质量和可靠性问题。
如何通过数据合同提升数据质量和可靠性？
数据合同明确了数据提供者和消费者之间的责任和期望，有助于提升数据质量和可靠性。
在数据共享模型中，为什么建议使用API而不是直接暴露内部应用模型？
使用API可以提供更好的抽象和控制，确保数据共享的安全性和有效性。
马提亚斯·尼霍夫如何建议简化数据架构？
他建议应用软件工程的最佳实践，减少复杂性，以提高数据使用效率。
在与客户合作的案例中，数据测试和可视化的重要性是什么？
数据测试和可视化有助于及时发现数据问题，并与利益相关者进行有效沟通。
马提亚斯·尼霍夫提到的开源和开放标准技术基础有什么优势？
使用开源和开放标准可以减少复杂性，提高灵活性，并促进技术的可替换性。
➡️
